Deep Research Agent 不只是为了让你工作快一点那么简单。它更像一场知识工作的革命，彻底把我们从没完没了的“信息搬运”和“大海捞针”中解放出来。想想看，当那些繁琐的、重复性的搜集和整理工作都交给AI后，我们可以把宝贵的时间和脑力，真正用在刀刃上：去提出更一针见血的问题，去构思更有远见的战略，或者干脆去创造一个前所未有的新东西。本文将教你如何在Dify on DMS上，构建企业专属版Deep Research Agent。 

本文介绍了基于PolarDB-PG的AI Agent长记忆方案，结合Mem0框架，提供向量与图数据库一站式支持，解决LLM跨会话、跨应用“失忆”问题。方案具备跨会话记忆、个性化服务、高效检索等能力，适用于各类AI应用场景。

PolarDB Supabase 是基于 PolarDB PostgreSQL 版的全托管服务，集成 Realtime 实时数据库、RESTful API、身份认证、文件存储等功能，提供高性能、灵活扩展的后端解决方案。用户可快速构建 Web 应用、SaaS 平台及 AI 集成应用，简化运维操作，提升开发效率。

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本文为零基础用户提供MySQL在Windows和macOS系统上的详细安装与配置教程。涵盖下载、安装类型选择、服务器配置、密码设置、服务启动及测试方法，同时介绍命令行操作与图形化工具MySQL Workbench的使用，助你快速搭建MySQL开发环境。

在电商数字化转型中，数据获取效率与准确性至关重要。本文介绍了一款高效商品详情API，具备全维度数据采集、价格库存管理、多媒体资源获取等功能，结合实际案例探讨其在电商开发中的应用价值与优势。

在电商开发中，调用商品详情API常遇到频率限制、数据格式不统一、版本变更等问题。本文分享实战经验，包括频率控制、数据格式化、缓存处理等解决方案，并提供调试代码示例，助力提升API调用稳定性与开发效率。

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MySQL多实例是指在一台服务器上运行多个MySQL服务，通过不同端口提供独立的数据服务。各实例共享安装程序，但使用各自的配置文件和数据文件，实现资源高效利用。本文详细介绍了如何通过“mysqld_multi”工具配置和启动多个MySQL实例，并演示了目录创建、初始化、配置文件修改及实例启动等操作步骤。

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阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。

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